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Enregistrement W4315648722 · doi:10.1115/1.4056672

Design and Development of the Transmission for a Fully Actuated 5-Degrees-of-Freedom Compliant Robot Manipulator With a Single Motor

2023· article· en· W4315648722 sur OpenAlexafffund
Sergey Pisetskiy, Mehrdad R. Kermani

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanisms and Robotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésClutchWorkspaceMobile manipulatorParallel manipulatorKinematicsRobotDegrees of freedom (physics and chemistry)Control engineeringControl theory (sociology)EngineeringManipulator (device)Computer scienceDC motorMobile robotArtificial intelligenceMechanical engineeringControl (management)PhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents a novel architecture for the actuation and transmission system of a 5-degrees-of-freedom (DOFs) compliant robot manipulator. The compliant behavior of the robot is achieved using inherently compliant magneto-rheological (MR) clutches introduced in antagonistic pairs in every joint of the manipulator. All five antagonistic MR clutch pairs are driven using a single brushless DC motor located in the base of the robot. The MR clutch pairs are coupled to the motor through a system of shafts, belts, and gears. Several possible architectures for realizing a suitable drive train are presented, and the advantages and disadvantages of each concept are analyzed. The most efficient architecture for the drive train is selected to complete the design of the manipulator. The kinematics of the manipulator using the adopted architecture is further analyzed, and the workspace of the system is presented. To the best of our knowledge, this is the first 5-DOF, fully actuated, compliant robotic manipulator that uses a single DC motor to achieve five independent axes of rotations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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